Ứng dụng lôgic mờ xây dựng hệ thống điều khiển tín hiệu đèn giao thông thông minh

ơng ở nước ta hiện nay hoạt động dựa trên nguyên tắc định thời, với chu kỳ đĩng mở đèn xanh-đỏ được thiết lập cố định tại các nút giao cắt. Điều này tỏ ra kém hiệu quả khi số lượng các phương tiện lưu thơng trên các tuyến đường thường khơng đều nhau. Lượng xe trên tuyến đường cĩ lưu lượng cao sẽ tích lũy theo thời gian, là một trong những nguyên nhân cơ bản dẫn đến tình trạng tắc nghẽn ngày càng trầm trọng. Nghiên cứu và phát triển hệ thống điều khiển tín hiệu đèn giao thơng thơng minh để cĩ thể tự động điều khiển thời gian đèn xanh - đỏ linh hoạt dựa vào lưu lượng giao thơng của từng tuyến đường theo thời gian thực là mục tiêu của bài báo. Chúng tơi đã xây dựng mơ hình đa tác tử điều khiển tín hiệu đèn giao thơng thơng minh phân tán tại các nút giao cắt. Mơ hình sử dụng thuật tốn lơgic mờ để thay đổi linh hoạt khoảng thời gian đèn xanh/ đỏ một cách tối ưu, hạn chế thời gian chờ cho các phương tiện. Mơ hình đã được cài đặt trên nền tảng Jade và tích hợp với platform mơ phỏng hệ thống giao thơng Sumo để cĩ thể đánh giá mơ hình so sánh với phương pháp truyền thống là chu kỳ đèn được thiết lập trước. Từ khĩa— Đa tác tử, đèn giao thơng thơng minh, lơgic mờ, mơ hình hĩa và mơ phỏng. I. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, cơ sở hạ tầng giao thơng (GT) ở nước ta chưa được phát triển tốt cùng với đĩ là sự gia tăng nhanh chĩng số lượng các phương tiện tham gia (PTTGGT) đã gây nên tình trạng ách tắc GT một cách thường xuyên ở các tuyến đường huyết mạch của các thành phố lớn. Trong khi đĩ, hầu hết các hệ thống đèn tín hiệu GT ở nước ta hiện nay hoạt động dựa trên nguyên tắc định thời, với chu kỳ đĩng mở đèn xanh-đỏ được thiết lập cố định cho các tuyến đường trên các nút giao cắt. Điều này tỏ ra kém hiệu quả khi số lượng các phương tiện lưu thơng trên các tuyến đường thường khơng đều nhau. Với chu kỳ đèn tín hiệu cố định, số lượng xe trên tuyến đường cĩ lưu lượng cao tại một thời điểm nhất định nào đĩ sẽ tích lũy theo thời gian, gây nên tình trạng dồn ứ tại một tuyến đường, cịn tuyến đường cịn lại thì lại thơng thống. Đây cũng là một nguyên nhân cơ bản dẫn đến tắc nghẽn tại các điểm nút giao cắt cĩ tín hiệu đèn. Điều này khơng chỉ gây lãng phí về thời gian, nhiên liệu mà cịn ảnh hưởng xấu đến sức khỏe, tâm lý người dân và mơi trường sinh thái. Cơng nghệ đa tác tử với các ưu điểm nổi bật về khả năng hoạt động tự chủ, cĩ thể cảm nhận và tương tác với mơi trường. Nĩ cĩ thể thực hiện các xử lý thơng minh thay thế cho con người để thực thi những cơng việc được giao. Các trụ tín hiệu đèn GT tại một điểm giao cắt cĩ thể được coi như là các tác tử. Chúng cĩ thể chia sẻ thơng tin về luồng GT tại tuyến đường của nĩ với các trụ khác. Vấn đề đặt ra là với tại một thời điểm t nào đĩ, với số lượng các phương tiện tham gia GT hiện hữu thì thời gian đĩng mở tín hiệu xanh-đỏ của các đèn là bao nhiêu để tối ưu hĩa luồng GT, giảm tối đa tình trạng chờ của các PTTGGT, gĩp phần cân bằng trong việc điều chỉnh lưu lượng GT trên một khu vực rộng lớn hơn của mạng lưới đường bộ. Trong bài báo, chúng tơi giới thiệu mơ hình đa tác tử điều khiển tín hiệu đèn GT thơng minh dựa trên lý thuyết lơgic mờ. Mơ hình này cĩ khả năng đưa ra những quyết định thời gian đĩng mở tín hiệu đèn một cách tự động theo thời gian thực dựa trên số lượng các PTTGGT thực tế. Bài báo cĩ cấu trúc như sau: đầu tiên là phần đặt vấn đề, tiếp theo là phần tổng quan về các mơ hình điều khiển tín hiệu đèn GT thơng minh trên thế giới, phần ba là đề xuất mơ hình đa tác tử điều khiển tín hiệu đèn GT thơng minh. Phần tiếp theo là cài đặt thử nghiệm và đánh giá mơ hình. Phần cuối cùng sẽ là thảo luận và kết luận. II. TỔNG QUAN CÁC MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH Xây dựng hệ thống điều khiển tín hiệu đèn GT là một trong nhưng vấn đề đáng quan tâm trong việc xây dựng hệ thống GT thơng minh, giảm thiểu việc tác nghẽn GT ở các thành phố lớn. Các phương pháp thường được các nhà khoa học nghiên cứu và ứng dụng, đĩ là giải thuật di truyền [1], [2], lơgic mờ [3], [4] và gần đây nhất là hệ thống đa tác tử [5], [6], [7], [8]. 2.1. Điều khiển giao thơng sử dụng thuật tốn di truyền Thuật tốn di truyền dựa trên sự mơ phỏng quá trình tồn tại của các cá thể trong quần thể. Các cá thể tốt sẽ tồn tại thơng qua quá trình chọn lọc của tự nhiên và quần thể tồn tại sẽ tiến hĩa dần về lời giải tối ưu. Thơng thường các lời giải được mã hĩa bằng các chuỗi gen. Giá trị của các gen cĩ trong chuỗi được lấy từ bảng các ký tự được định nghĩa 792 ỨNG DỤNG LƠGÍC MỜ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH trước [2]. Tối ưu hĩa thời gian chờ của các phương tiện trong các tuyến đường tại các nút GT sử dụng thuật tốn di truyền được thực hiện theo những bước sau: Bước 1: Khởi tạo quần thể Đầu tiên thuật tốn di truyền sẽ khởi tạo quần thể (thời gian đèn xanh mở rộng) bằng cách chọn ra một tập hợp những cá thể bằng hàm sinh ngẫu nhiên bên trong một khoảng được xác định trước từ 0s đến 5s hoặc một khoảng khác tùy thuộc vào mật độ GT tại ngã tư đang xét [1]. Bước 2: Kiểm tra độ thích nghi của cá thể Tiếp theo là kiểm tra độ thích nghi của từng cá thể trong quần thể thơng qua hàm thích nghi. Trong [2], hàm thích nghi được xác định là: f = P.I.1 + P.I.2 + P.I.3 + P.I.4. Trong đĩ, chỉ số hiệu xuất (P.I.i) cho mỗi tuyến đường phụ thuộc vào trọng số của mỗi tuyến đường (khả năng chứa bao nhiêu phương tiện cĩ thể cĩ của mỗi tuyến đường cũng như độ ưu tiên của tuyến đường đĩ) và tổng số lượng phương tiện đang hiện hành trên tuyến đường đĩ, P.I.i được tính dựa trên cơng thức: (P.I.i) = Wi * Si /GTi i=1, 2, 3, 4. Wi là trọng số được phân bố cho mỗi tuyến đường i tương ứng, Si là số lượng phương tiện trên mỗi tuyến đường i tương ứng, GTi là tổng số lượng thời gian mở rộng tối thiểu (Gmin) và thời gian mở rộng đèn xanh (g). Thời gian đèn xanh mở rộng (g) như trình bày ở trên sẽ được giới hạn từ 0 giây đến 5 giây phụ thuộc vào yêu cầu thực tế, tương tự Gmin = 15 giây (thời gian được thiết lập trước cho mỗi tuyến đường) và nĩ cũng phụ thuộc vào mật độ GT thực tế của ngã tư đang xét. GTi = Gmin + g là thời gian được phân bố cho mỗi tuyến đường [2]. Bước 3: Thực hiện tiến hĩa Cuối cùng sẽ kiểm tra tiêu chí kết thúc của chương trình, tiêu chí kết thúc cĩ thể là chỉ số dịng bão hịa (dịng bão hịa là số lượng xe tối thiểu trên các tuyến đường khơng thể tối ưu thêm được nữa sẽ được tính tốn dựa trên thực tế của bài tốn). Nếu tiêu chi kết thúc trên đạt được yêu cầu về chỉ số dịng bão hịa thì sẽ lấy giải pháp hiện tại là cá thể cĩ thời gian mở rộng đèn xanh tốt nhất. Ngược lại, theo [1] thì nếu tiêu chí kết thúc khơng đạt được, từ những cá thể đã được chọn ở bước trước sẽ tạo ra những giống phối mới bằng cách lai ghép và tái tổ hợp. Kết quả nhận được từ thuật tốn di truyền là thời gian đèn xanh mở rộng cho các tuyến đường ở nút giao cắt, những thời gian đèn xanh mở rộng này sẽ được cộng vào thời gian đèn xanh đã được thiết lập trước. 2.2. Điều khiển tín hiệu đèn GT sử dụng lơgic mờ để mở rộng thời gian đèn xanh Cấu trúc chung của hệ thống điều khiển GT dựa trên lơgic mờ ở một ngã tư cơ lập được mơ tả trong Hình 1 [4]. Dữ liệu được truyền từ những bộ cảm biến là phần tử đầu vào của hệ thống điều khiển lơgic mờ bao gồm số lượng phương tiện đến đèn xanh và số lượng phương tiện chờ ở đèn đỏ. Dữ liệu đầu ra của hệ thống điều khiển lơgic mờ là thời gian mở rộng cho đèn xanh và sẽ được truyền đến đèn GT. Hình 1. Sơ đồ hệ thống điều khiển lơgic mờ [4] Dữ liệu đầu vào sẽ được mơ hình hĩa thành những đối tượng fuzzification (giá trị đánh giá mức độ) thơng qua những hàm quan hệ đã được xây dựng như Hình 2 [3]. Hình 2. Bảng giá trị mức độ của các phần tử lơgic mờ Để quyết định thời gian đèn xanh hiện tại cĩ nên mở rộng hay khơng hệ thống sử dụng tập luật về những trường hợp GT khác nhau và những hàm quan hệ đã xây dựng. Cơ chế suy diễn trong tập luật lơgic mờ tương tự như các quá trình lập luận của con người. Ví dụ như người cảnh sát GT tại ngã tư sẽ quyết định thời gian đèn xanh ở hướng đến dài hơn nếu như số lượng phương tiện ở hướng đến nhiều và số lượng phương tiện ở hướng chờ ít hoặc ở mức trung bình [4]. Hồng Thị Thanh Hà, Kiều Anh Tuấn, Lê Văn Lâm 793 Hệ thống điều khiển fuzzy cĩ tính linh hoạt cao chẳng hạn những tập luật lơgic mờ cĩ thể thay đổi cũng như thay đổi các hàm quan hệ về số lượng phương tiện ở hướng đến, số lượng phương tiện ở hướng chờ và thời gian mở rộng đèn xanh để cĩ thể đáp ứng nhu cầu thay đổi thực tế của hệ thống GT đang xét. 2.3. Điều khiển tín hiệu đèn GT sử dụng hệ thống đa tác tử Tiếp cận đa tác tử trong việc điều khiển tín hiệu đèn GT ngày càng được ưa chuộng [5], [6], [7]. Hầu hết các mơ hình đều tập trung vào việc phân tích mục tiêu, các nhiệm vụ của các tác tử và cơ chế giao tiếp của chúng. Theo hướng tiếp cận này, hệ thống bao gồm một tác tử trung tâm và các tác tử được bố trí phân tán tại các trụ đèn. Mỗi tác tử chịu trách nhiệm cho một hoạt động nhất định. Ví dụ tác tử đèn GT sẽ phân tích số lượng GT hiện tại theo nút của nĩ và gởi số liệu đến tác tử trung tâm, tác tử trung tâm sẽ xử lý và gởi kết quả sau khi xử lý về tác tử đèn GT. Tại tác tử trung tâm sẽ sử dụng một thuật tốn thơng minh để tìm ra giải pháp tối ưu về điều khiển tín hiệu đèn GT. Mơ hình đa tác tử của Jonh France [7] đề xuất một giải pháp là sử dụng hệ thống đa tác tử tại các ngã tư và một hệ thống đa tác tử trung gian để làm việc với một nhĩm các tác tử ngã tư này. Trong mơ hình này, hệ thống GT sẽ chia nhỏ ra thành những thành phần cơ bản với một tác tử là mỗi ngã tư sẽ cĩ một tác tử tương ứng được gọi là Local Traffic Agents (LTA) và một tác tử trung gian tương ứng là Coordinator Traffic Agent (CTA). Hình 3. Kiến trúc và thành phần bên trong của bộ điều khiển giao thơng [7] Hình 3 minh họa cho mơ hình đa tác tử được đề xuất ở trên. Trong đĩ LTA là thành phần nền tảng của hệ thống đa tác tử này, nĩ chịu trách nhiệm cung cấp một khuơn mẫu tín hiệu đèn GT thích hợp để được sử dụng cho mỗi ngã tư. Bên trong mỗi LTA sẽ cĩ một thuật tốn để thơng dịch những dữ liệu cảm biến cục bộ để tính tốn một khuơn mẫu đèn GT hợp lý. Các khuơn mẫu này sẽ biểu diễn chu kỳ đèn GT cục bộ một cách tối ưu. Trong khi đĩ một CTA sẽ chịu trách nhiệm giám sát tồn bộ khu vực của nĩ cịn LTA chỉ tập trung trong việc tổ chức tín hiệu đèn ở cục bộ của các ngã tư. Khi LTA phát ra một tín hiệu đến CTA cĩ sự tăng lên tắc nghẽn mà sẽ ảnh hưởng đến những tác tử LTA cịn lại trong nhĩm của nĩ, CTA sẽ cĩ trách nhiệm thơng báo cho các LTA tương ứng về sự tác nghẽn này và đưa cho chúng những phản hồi thích hợp. CTA cung cấp mối liên lạc giữa chính nĩ và các LTA trong hệ thống và LTA sẽ lưu trữ danh sách những ngã tư trong cùng một nhĩm các ngã tư tương ứng. Tuy nhiên, khả năng tính tốn của CTA là hạn chế và khi một hệ thống tuyến đường lớn hơn sẽ yêu cầu sử dụng nhiều CTA để xử lý tất cả các LTA trong hệ thống, hệ thống sẽ được chia ra thành từng vùng và được quản lý bởi CTA đơn với một tác tử cĩ cấp độ cao nhất là Global Traffic Agent (GTA) để liên kết các LTA lại với nhau. Trong khi đĩ mơ hình đa tác tử của A. Guerrero-Ibáđez [5] tập trung vào xây dựng mơ hình đa tác tử cho đơn ngã tư, mơ hình này bao gồm 3 thành phần chính: Traffic Light Controller (TLC), Traffic Control Center (TCC) và Traffic Data Collectors (TDC) được biểu diễn trong Hình 4. TLC là thành phần điều khiển những tín hiệu đèn GT và được đặt tại các ngã tư, mỗi tín hiệu đèn GT sẽ cĩ một TLC tương ứng. Mỗi tác tử TLC sẽ cĩ một tác tử TDC để lưu trữ dữ liệu về trạng thái các đèn GT của tất cả pha đèn. Cuối cùng, tại tác tử trung tâm là TCC khi nhận được những thơng tin về số lượng phương tiện đang lưu thơng tại các tuyến đường nĩ sẽ phân tích những dữ liệu sau đĩ sẽ sử dụng những thuật tốn về trí tuệ nhân tạo đã được cài đặt sẵn ở đĩ để tính tốn những chu kỳ đèn hợp lý theo thời gian thực [5]. Hình 4. Kiến trúc và thành phần bên trong của bộ điều khiển giao thơng [5] 794 ỨNG DỤNG LƠGÍC MỜ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH III. ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH ĐA TÁC TỬ ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GT THƠNG MINH Với những ưu thế về cấu trúc cũng như về chức năng của hệ thống đa tác tử, bài báo xây dựng mơ hình đa tác tử điều khiển tín hiệu đèn GT sao cho thời gian chờ tín hiệu xanh của các PTTGGT là nhỏ nhất. Mơ hình này cĩ cấu trúc tương đồng với [5]. Tuy nhiên, điểm mới của mơ hình đề xuất là áp dụng thuật tốn lơgic mờ vào trong thành phần IDE (Intelligent decision engine) của điều khiển trung tâm TCC. Trong mơ hình, ngồi sự tương tác giữa các tác tử đèn TLC với tác tử trung tâm của nút giao cắt TCC (đĩng vai trị điều phối chung) thì bài báo này nhấn mạnh xây dựng cơ chế tương tác giữa các tác tử TLC cà giữa TLC và TCC để đảm bảo thơng tin luơn được thơng suốt trong trường hợp đường truyền cĩ sự cố. 3.1. Cấu trúc mơ hình đa tác tử Mơ hình này cĩ cấu trúc như Hình 5. Giả sử rằng nút GT này là một ngã tư thì hệ thống sẽ cấu thành gồm: 1 tác tử trung tâm TCC; 4 tác tử đèn giao thơng TLC, TDC và bộ đếm số lương PTTGGT tương ứng. Bộ đếm sẽ là bộ camera cảm biến để thu thập số liệu về số lượng phương tiện theo thời gian thực, sau đĩ nĩ sẽ gửi số liệu về số lượng PTTGGT đến các tác tử đèn GT trung tâm TCC. Thơng tin quan trọng mà tác tử TLC nhận được đĩ là chu kỳ của pha đèn xanh hiện tại mà tác tử trung tâm TCC gửi về. Sau khi TLC nhận thơng tin từ TCC sẽ tương tác với đèn GT để cập nhập trạng thái tín hiệu đèn. Tác tử TCC sẽ sử dụng số liệu về số lượng phương tiện tại các tuyến đường nhận được từ TLC và sử dụng thuật tốn lơgic mờ để xác định chu kỳ đèn xanh hợp lý cho các đèn tín hiệu GT. 3.2. Mơ hình tương tác giữa các tác tử Hình 5. Cấu trúc mơ hình đa tác tử Hình 5 biểu diễn sự tương tác giữa các tác tử với nhau. Quá trình truyền thơng điệp giữa tác tử TLC và TCC được biểu diễn bởi những đường mũi tên nét liền. Đường mũi tên nét đứt biễu diễn cho quá trình truyền thơng điệp giữa những tác tử TLC với nhau để giúp đồng bộ hĩa quá trình nhận thơng điệp từ TCC và thay đổi trạng thái tín hiệu đèn GT. Khi một tác tử TLC nhận được thơng điệp thay đổi trạng thái tín hiệu đèn GT, nĩ sẽ gửi thơng điệp đến các tác tử TLC cịn lại trong hệ thống bao gồm trạng thái đèn, chu kỳ đèn và pha đèn thứ mấy. Các tác tử TLC nhận được thơng điệp từ tác tử TLC khác nĩ sẽ gửi thơng điệp phản hồi với thơng tin là đã đồng bộ hĩa tiến trình. Khi tất cả các tác tử TLC nhận được thơng điệp phản hồi của nhau, tiến trình đồng bộ hĩa sẽ kết thúc và các TLC sẽ cập nhập trạng thái tín hiệu đèn GT hiện tại của nĩ theo thơng tin nhận được từ TCC. Khi các tác tử TLC kết thúc quá trình cập nhập trạng thái tín hiệu đèn GT, nĩ sẽ lưu thơng tin trạng thái tín hiệu đèn GT vào trong TDC bao gồm trạng thái, chu kỳ đèn và tiến trình thứ mấy. Ngược lại khi tác tử TLC mất kết nối đến TCC, nĩ sẽ gửi đi thơng điệp cho các TLC của hệ thống để thơng báo tình trạng mất kết nối. Khi các TLC nhận được thơng báo cĩ một TLC mất kết nối đến TCC, nĩ sẽ ngừng ngay tiến trình đồng bộ hĩa và lấy thơng tin dự phịng của tiến trình trước nĩ đã được lưu trữ trong TDC để cập nhập trạng thái cho đèn GT. Quá trình truyền thơng điệp này được mơ tả trong Hình 6. Hồng Thị Thanh Hà, Kiều Anh Tuấn, Lê Văn Lâm 795 Hình 6. Mơ hình truyền thơng điệp giữa các tác tử 3.3. Các tác tử trong hệ thống Hệ thống gồm cĩ 3 loại tác tử: TLC agent, TDC agent và TCC agent. a. Tác tử đèn giao thơng (TLC) Đèn GT (TLC) Thuộc tính Mơ tả thuộc tính trafficLightPosition Vị trí của đèn GT ở hướng nào trong ngã tư currentState Trạng thái hiện tại của đèn GT currentPharse Tiến trình hiện tại của tác tử đèn GT prevPharse Tiến trình trước đĩ của tác tử đèn GT nextState Trạng thái dự kiến của đèn GT lifeCycle Chu kỳ đèn GT numberOfVehicle Số lượng phương tiện GT hiện tại ở đèn GT TCCAddress Địa chỉ mạng của đèn GT trung tâm localAddress Địa chỉ mạng cục bộ của đèn GT otherTLCAddress Địa chỉ mạng của các tác tử đèn GT khác b. Tác tử quản lý dữ liệu (TDC) Quản lý dữ liệu (TDC) Thuộc tính Mơ tả thuộc tính numberOfWaitingVehicle Số lượng xe đang chờ currentTime Thời điểm ghi lại dữ liệu currentPharse Tiến trình hiện tại lúc ghi dữ liệu trafficLightStatus Trạng thái hiện tại của đèn ở thời điểm ghi dữ liệu currentLifeCycle Chu kỳ của đèn GT tại thời điểm ghi dữ liệu averageVehicleWaiting Trung bình số lượng phương tiện chờ tại ngã tư c. Tác tử đèn giao thơng trung tâm (TCC) Đèn GT trung tâm (TCC) Thuộc tính Mơ tả thuộc tính listStatus Tập hợp tất cả trạng thái các đèn GT numberOfVehicle Danh sách số lượng phương tiện GT theo các hướng minLifeCycle Thời gian tối thiểu của chu kỳ đèn maxLifeCycle Thời gian tối đa của chu kỳ đèn trafficLightAddress Danh sách địa chỉ đèn GT ở các hướng numberOfWaitingVehicle Danh sách số lượng xe đang chờ ở ngã tư 796 ỨNG DỤNG LƠGÍC MỜ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH 3.4. Các pha hoạt động của tác tử đèn giao thơng Các tác tử này sẽ làm việc với nhau thơng qua 2 pha như sau: Hình 7. Mơ hình các pha hoạt động của tác tử đèn giao thơng thơng minh Pha thứ nhất: Các tác tử TLC sẽ trao đổi thơng tin với TCC, ở pha này tác tử TCC sẽ sử dụng thuật tốn lơgic mờ để để tìm ra chu kỳ thích hợp cho các tín hiệu đèn GT. Pha thứ hai: Các tác tử TLC sẽ trao đổi thơng tin với nhau để đồng bộ hĩa thơng tin nhận được từ TCC cũng như khi một trong các TLC khơng liên lạc được với TCC để lấy lại thơng tin trạng thái các đèn GT trước đĩ. IV. MƠ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH 4.1. Sử dụng thuật tốn lơgic mờ để thay đổi khoảng thời gian cho tín hiệu đèn Tác tử trung tâm TCC sẽ xử dụng thuật tốn lơgic mờ để kiểm sốt thời gian của đèn xanh theo điều kiện GT thực tế. Lơgic mờ sẽ sử dụng số lượng PTTGGT tham gia vào ngã tư để đưa ra quyết định mở rộng thời gian hay kết thúc đèn xanh hiện tại dựa trên số lượng phương tiện trung bình đang chờ được phục vụ bởi đèn xanh hiện tại với số lượng phương tiện trung bình đang chờ đợi tại đèn đỏ sẽ chuyển sang đèn xanh ở giai đoạn tiếp theo và tỉ lệ trung bình xe đến đèn xanh [3]. Lơgic mờ sẽ sử dụng một tập luật kiểm tra ra quyết định mở rộng hay kết thúc đèn xanh hiện tại trước khi chu kỳ đèn xanh đĩ kết thúc một khoảng thời gian t (2s đến 5s) [6]. Nếu quyết định mở rộng thời gian đèn xanh nĩ sẽ tăng chu kỳ đèn xanh đĩ lên một đơn vị thời gian và khơng kiểm tra nữa, ngược lại nĩ sẽ đợi cho đến hết chu kỳ hiện tại hoặc dừng ngay lập tức để chuyển đến pha đèn tiếp theo. Mơ hình hệ thống điều khiển đèn GT này được thực hiện theo những bước sau: Bước 1: Hệ thống nhận những thơng tin cần thiết từ các bộ cảm biến tại nút GT. Bước 2: Xác định xem nếu pha đèn xanh hiện tại nên mở rộng hay kết thúc (sử dụng tập luật của lơgic mờ).  Nếu pha đèn xanh hiện tại nên mở rộng thì chuyển lại bước 1 và kèm theo thời gian cần thiết mở rộng tín hiệu đèn GT  Nếu pha đèn xanh hiện tại nên kết thúc thì chuyển đến bước 3. Bước 3: Xác định pha đèn xanh tiếp theo và quay lai bước 1. 4.2. Xây dựng hàm quan hệ cho dữ liệu vào và ra Thuật tốn bao gồm 5 hàm quan hệ cho mỗi phần tử fuzzy vào và ra của hệ thống. Bảng 1 sẽ trình bày về những phần tử fuzzy Arrival (đại diện cho những phương tiện đến đèn xanh), fuzzy Queue (đại diện cho những phương tiện đang chờ tại đèn đỏ), fuzzy Extension (đại diện cho thời gian mở rộng pha đèn xanh hiện tại). Bảng 1. Những phần tử của fuzzy Arrival, fuzzy Queue, fuzzy Extension Arrival Queue Extension Rất ít AN (Almost) Rất nhỏ VS (Very Small) Khơng Z (Zero) Ít F (Few) Nhỏ S (Small) Ngắn S (Short) Bình thường N (Normal) Bình thường N (Normal) Trung bình M (Medium) Nhiều MY (Many) Lớn L (Large) Dài LO (Long) Rất nhiều TMY (Too Many) Rất lớn TL (Too Large) Rất Dài TLO (Too Long) Trong đĩ, với những phần tử fuzzy Arrival cĩ 5 phần tử sau: - Rất ít chỉ ra rằng cĩ rất ít phương tiện đang đến đèn xanh. 1 2 1 1 1 2 2 2 2 Hồng Thị Thanh Hà, Kiều Anh Tuấn, Lê Văn Lâm 797 - Ít chỉ ra rằng cĩ ít phương tiện đang đến đèn xanh. - Bình thường chỉ ra rằng cĩ số lượng phương tiện đạt mức trung bình đến đèn xanh. - Nhiều cho thấy cĩ nhiều phương tiện đến đèn xanh. - Cuối cùng là rất nhiều phương tiện GT đến đèn xanh. Tương ứng với phần tử fuzzy Queue sẽ cĩ những giá trị rất nhỏ, nhỏ, bình thường, lớn, rất lớn số lượng xe đang chờ tại đèn đỏ hiện tại. Và tương ứng với phần tử fuzzy Extension sẽ cĩ khơng, ngắn, trung bình, dài, rất dài thời gian sẽ được mở rộng cho pha đèn xanh hiện tại. Những phần tử trên chỉ là những đại diện chỉ ra mức độ của số lượng các PTTGGT hiện tại tại các đèn GT chứ khơng phải là một con số chính xác về số lượng PTTGGT. Mỗi phần tử chỉ mức độ này sẽ cĩ một khoảng tương ứng với nĩ. Đồ thị biểu diễn hàm quan hệ của các phân tử fuzzy được minh họa ở Hình 8. Hình 8. Dữ liệu đầu ra cho phần tử fuzzy Arrival, Queue, Extension Trục x của đồ thị biễu diễn số lượng phương tiện đến đèn xanh hiện tại đối với phần tử fuzzy Arrival, số lượng phương tiện đang chờ tại đèn đỏ hiện tại đối với phần tử fuzzy Queue và thời gian cần thiết để mở rộng thời gian pha đèn xanh hiện tại. Ví dụ AN sẽ cĩ giá trị trong khoảng từ 0 phương tiện đến 16 phương tiện. Trục y biểu diễn mức độ quan hệ của các phần tử fuzzy Arrival, fuzzy Queue, fuzzy Extension, nĩ cĩ giá trị từ 0 đến 1. Ví dụ nếu giá trị của mức độ hàm quan hệ được thiết lập là 1 thì ta cĩ phần tử TLO của fuzzy Extension sẽ cĩ giá trị là 20s. 4.2. Xây dựng tập luật lơgic mờ Sức mạnh của lơgic mờ là khả năng sử dụng những lập luận mang tính xấp xỉ trong tập luật chẳng hạn như lớn, ít, trung bình, bình thường, dài, Trong khi phát triển của bộ điều khiển lơgic mờ, chúng tơi đã sử dụng hầu hết các quy tắc tương tự và một số ví dụ được đưa ra dưới đây: Nếu cĩ quá nhiều phương tiện (TMY) ở hướng đến (đèn xanh) Và cĩ một số lượng nhỏ phương tiện (S) ở hướng chờ (đèn đỏ) Thì mở rộng đèn xanh dài hơn (LO) 798 ỨNG DỤNG LƠGÍC MỜ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH Những tập luật trên cĩ thể viết tắt lại như sau: IF Arrival is TMY AND Queue is VS THEN Extension is L IF Arrival is F AND Queue is VS THEN Extension is S IF Arrival is AN AND Queue is VS THEN Extension is Z Chúng tơi đề xuất 5 giá trị đầu vào cho phần tử Arrival và 5 giá trị đầu vào cho phần tử Queue tức là sẽ cĩ một ma trận kích thước là 5 và tập luật này sẽ cĩ 25 phần tử để biễu diễn cho mối quan hệ của Arrival, Queue, Extension. Bảng 2 sẽ biểu diễn ma trận của tập luật trên. Bảng 2. Ma trận biểu diễn tập luật lơgic mờ Q\A AN F N MY TMY VS Z S M L TL S Z S M L L N Z Z S M L L Z Z Z S M TL Z Z Z Z S V. CÀI ĐẶT VÀ ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH TRÊN NỀN TẢNG MƠ PHỎNG 5.1. Cài đặt mơ hình đa tác tử bằng nền tảng Jade Bài báo chọn khu vực nghiên cứu là nút GT ngữ tư Lê Duẩn – Trần Phú – cầu Sơng Hàn, trong đĩ tuyến đường Trần Phú là một chiều. Đây là một trong những điểm nĩng về tắc nghẽn xe của thành phố Đà Nẵng. Nút GT này sẽ cĩ 3 đèn GT ở 3 hướng là Lê Duẩn, Trần Phú và cầu Sơng Hàn. Như vậy, sẽ cĩ 3 tác tử đèn GT ở 3 hướng, 3 tác tử lưu trữ dữ liệu cho 3 tác tử đèn GT, 1 tác tử xử lý trung tâm và tác tử PTTGGT. Hình 9 biểu diễu sơ đồ lớp các tác tử trong hệ thống được cài đặt bằng nền tảng Jade [9]. Jade là một nền tảng hỗ trợ lập trình hướng tác tử. Chúng thiết lập sẵn các giao thức tương tác nền cho các tác tử. Jade cho phép lập trình phân tán cho các tác tử và cĩ thể dễ dàng tạo các hệ thống nhúng nếu tác tử này thực sự được cài đặt lên các thiết bị phân tán [9]. Trong hệ thống cĩ 3 tác tử chính là tác tử đèn GT, tác tử xử lý dữ liệu TDC của mỗi tác tử TLC, tác tử xử lý trung tâm TCC và cuối cùng là tác tử phương tiện GT. Mỗi tác tử sẽ cĩ những thuộc tính và phương thức của chính nĩ thể hiện ở sơ đồ lớp Hình 9. Hình 9. Sơ đồ lớp các tác tử Hình 10. Cài đặt tác tử của khu vực nghiên cứu ở trong Jade Hồng Thị Thanh Hà, Kiều Anh Tuấn, Lê Văn Lâm 799 Hình 10 biểu diễn các tác tử trong hệ thống được cài đặt vào Jade. Ví dụ TLCLeDuan là tác tử đèn GT ở hướng Lê Duẩn, tương ứng với nĩ sẽ cĩ tác tử TDCLeDuan là tác tử lưu trữ dữ liệu của nĩ. 5.2. Tích hợp tác tử Jade vào mơi trường mơ phỏng giao thơng SUMO Để đánh giá mơ hình, chúng tơi sẽ sử dụng hệ thống SUMO (Simulation of Urban Mobility) [8]. Đây là một hệ thống mã nguồn mở, cho phép thiết lập cơ sở hạ tầng GT cũng như cấu hình mơ phỏng bằng đồ họa luồng GT nhằm kiểm tra cho các thuật tốn và những mơ hình nghiên cứu GT. Ngồi ra SUMO cung cấp API gọi là TraCI [8] để cĩ thể giao tiếp với bên ngồi hệ thống. TraCI sử dụng giao thức TCP dựa trên kiến trúc Client-Server để kết nối với bên ngồi trong quá trình mơ phỏng. Cơ sở hạ tầng giao thơng cũng như thiết lập tham số mơ phỏng đều được thiết kế trong SUMO. Cơ sở hạ tầng ở đây chính là ngã tư Lê Duẩn – Trần Phú – cầu Sơng Hàn tại TP Đà Nẵng với 3 đèn GT ở 3 hướng là Lê Duẩn, Trần Phú và cầu Sơng Hàn. Bằng phương pháp đếm thủ cơng, trong khoảng thời gian 30 giây vào giờ cao điểm là 17h00 ngày làm việc, lưu lượng xe tại nút giao cắt được biểu diễn trong Bảng 3. Với số liệu thực tế, hệ thống mơ phỏng trong SUMO đã được xây dựng thể hiện ở Hình 11. Số liệu này cung cấp các xác suất sự xuất hiện xe 2 bánh hay 4 bánh, xác suất các hướng rẽ của các xe để mơ phỏng đánh giá mơ hình đề xuất ở phần 3. Hình 11. Mơi trường mơ phỏng dựa trên SUMO Bảng 3. Số lượng và tỉ lệ các phương tiện lưu thơng các hướng Hướng xe đi Số xe 4 bánh Tỉ lệ xe 4 bánh Số xe 2 bánh Tỉ lệ xe 2 bánh Từ Lê Duẩn đi về hướng cầu Sơng Hàn 10 24% 68 24.5% Từ cầu Sơng Hàn đi về hướng Lê Duẩn 8 19.7% 86 31% Từ cầu Sơng Hàn đi về hướng Trần Phú 3 7.5% 16 5.7% Trần Phú đi thẳng 9 22% 61 22% Trần Phú đi về hướng cầu Sơng Hàn 11 26.8 46 16.8% Tổng số xe 41 100% 277 100% Muốn tích hợp những tác tử JADE vào trong SMO, bài báo sử dụng traSMAPI (Traffic Simulation Manager Application Programming Interface) [10]. TraSMAPI cung cấp một API giúp cho hệ thống bên ngồi cĩ thể truy xuất vào SUMO theo thời gian thực (xem Hình 12). Hình 12. Mơ hình ánh xạ tác tử Traffic Light từ Jade vào trong SUMO [10] 800 ỨNG DỤNG LƠGÍC MỜ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN GIAO THƠNG THƠNG MINH 5.3. Một số kịch bản mơ phỏng để đánh giá mơ hình Để thử nghiệm mơ hình đa tác tử điều khiển tín hiệu đèn GT thơng minh đã được cài đặt trong Jade, bài báo xây dựng 10 kịch bản, với mỗi kịch bản kéo dài trong 60 phút với số lượng các PTTGGT thay đổi 6 lần, mỗi lần kéo dài 10 phút để đánh giá tính hiệu quả của việc thay đổi linh hoạt thời gian tín hiệu đèn của mơ hình. Trong 7 kịch bản này, gọi tuyến đường Lê Duẩn và cầu Sơng Hàn là (1), tuyến đường Trần Phú là (2), 7 kịch bản được mơ tả như sau: - TH 1: Với lưu lượng giao thơng vừa phải, số phương tiện ổn định trong vịng 60 phút cả hai tuyến (1) và (2). - TH 2, TH 3: Với lưu lượng giao thơng vừa phải, số phương tiện ổn định trong vịng 60 phút ở tuyến (1). Tuyến (2) cĩ sự thay đổi nhẹ số lượng phương tiện ở các khoảng thời gian khác nhau. - TH 4, TH 5: Với lưu lượng giao thơng vừa phải, số phương tiện thay đổi nhẹ ở tuyến (1) trong các khoảng thời gian khác nhau. Số phương tiện ổn định trong vịng 60 phút ở tuyến (2). - TH 6: Với lưu lượng giao thơng vừa phải, cả hai tuyến đều cĩ số lượng phương tiện thay đổi ở các khoảng thời gian khác nhau. - TH 7: Với lưu lượng giao thơng cao, số lượng phương tiện cĩ nhiều thay đổi ở các khoảng thời gian khau ở tuyến (1). Số phương tiện ổn định trong vịng 60 phút ở tuyến (2). - TH 8: Với lưu lượng giao thơng cao, số lượng phương tiện cĩ nhiều thay đổi ở các khoảng thời gian khau ở tuyến (2). Số phương tiện ổn định trong vịng 60 phút ở tuyến (1). - TH 9: Với lưu lượng giao thơng cao, số lượng phương tiện ở 2 tuyến đường cĩ nhiều sự thay đổi ở những khoảng thời gian khác nhau. - TH 10: Với lưu lượng cao, số lượng phương tiện ở 2 tuyến đường ổn định trong khoảng thời gian 60 phút. Ở 6 trường hợp đầu tổng số lượng phương tiện ở 2 tuyến đường trong vịng 60 phút là khơng thay đổi là 5100 phương tiện (tuyến 1 cĩ 3600 phương tiện và tuyến 2 cĩ 1800 phương tiện) và 4 trường hợp tiếp theo tổng số lượng phương tiện ở 2 tuyến đường cũng khơng thay đổi là 8100 phương tiện (tuyến 1 cĩ 5400 phương tiện và tuyến 2 cĩ 2700 phương tiện). Bảng 4. Số lượng phương tiện trong 10 kịch bản mơ phỏng Kịch bản Tuyến đường Lê Duẩn và cầu Sơng Hàn (1) Tuyến đường Trần Phú (2) Biểu đồ biến thiên của 2 tuyến đường 1 600 – 600 – 600 – 600 – 600 – 600 (600 chiếc cho mỗi 10 phút) 300 – 300 – 300 – 300 – 300 – 300 (300 chiếc cho mỗi 10 phút) 2 600 – 600 – 600 – 600 – 600 – 600 (600 chiếc cho mỗi 10 phút) 200 – 300 – 400 – 400 – 400 – 200 (200 chiếc cho 10 phút đầu, 400 cho 30 phút sau và 200 cho 10 phút cuối) 3 600 – 600 – 600 – 600 – 600 – 600 200 – 200– 200 – 400 – 400 – 400 4 500 – 600 – 700 – 700 – 600 – 500 300 – 300 – 300 – 300 – 300 – 300 5 500 – 500 – 500 – 700 – 700 – 700 300 – 300 – 300 – 300 – 300 – 300 0 1 1 2 3 4 5 6 0 1000 1 2 3 4 5 6 1 2 0 1000 1 2 3 4 5 6 1 2 0 1000 1 2 3 4 5 6 1 2 0 1000 1 2 3 4 5 6 1 2 Hồng Thị Thanh Hà, Kiều Anh Tuấn, Lê Văn Lâm 801 6 500 – 500 – 500 – 700 – 700 – 700 200 – 200 – 200 – 400 – 400 – 400 7 600 – 600 – 600 – 1200 – 1200 – 1200 450 – 450 – 450 – 450 – 450 – 450 8 900 – 900 – 900 – 900 – 900 – 900 300 – 300 – 300 – 600 – 600 – 600 9 600 – 600 – 600 – 1200 – 1200 – 1200 300 – 300 – 300 – 600 – 600 – 600 10 900 – 900 – 900 – 900 – 900 – 900 450 – 450 – 450 – 450 – 450 – 450 5.4. Đánh giá kết quả dựa trên mơ phỏng Để đánh giá khả năng thực thi và hiệu suất của thuật tốn lơgic mờ, chúng tơi so sánh kết quả của thuật to